הרכבת צוות בלמידת מכונה
קל לארגן דפים בעזרת אוספים
אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.
פרויקטים של למידת מכונה דורשים צוותים עם חברים שיש להם מגוון של כישורים, מומחיות ותחומי אחריות שקשורים ללמידת מכונה. אלה התפקידים הנפוצים ביותר שנמצאים בצוותי למידת מכונה רגילים:
| תפקיד |
ידע ומיומנויות |
המוצר העיקרי |
| מנהל/ת מוצר בתחום ה-ML |
למנהלי מוצר בתחום ה-ML יש הבנה מעמיקה של נקודות החוזקה והחולשה של ה-ML ותהליך הפיתוח שלו. הם מתאימים בעיות עסקיות לפתרונות של למידת מכונה, על ידי עבודה ישירה עם צוות ה-ML, משתמשי הקצה וגורמים אחרים בעלי עניין. הם יוצרים את החזון של המוצר, מגדירים תרחישים לדוגמה ודרישות, מתכננים פרויקטים ומעניקים להם עדיפות.
|
מסמך דרישות למוצר (PRD).
|
| מנהל הנדסה |
מנהלי ההנדסה משיגים את היעדים העסקיים על ידי הגדרת סדר העדיפויות של הצוות, העברת המידע עליו והשגת היעדים. בדומה למנהלי מוצר של למידת מכונה, הם מתאימים פתרונות של למידת מכונה לבעיות עסקיות.
הם מגדירים ציפיות ברורות לחברי הצוות, מבצעים הערכות ביצועים ומסייעים בפיתוח הקריירה והמקצועיות.
|
מסמכי עיצוב, תוכניות פרויקטים ובדיקות ביצועים.
|
| מדען נתונים |
מדעני הנתונים משתמשים בניתוח כמותי וסטטיסטי כדי להפיק תובנות וערך מהנתונים. הם עוזרים לזהות ולבדוק תכונות, מודלים של אב טיפוס ולשפר את יכולת הפרשנות של המודלים.
|
דוחות ותרשימים חזותיים של נתונים שמספקים תשובות לשאלות עסקיות באמצעות ניתוח סטטיסטי.
|
| מהנדס למידת מכונה (ML) |
מהנדסי למידת מכונה (ML) מעצבים, יוצרים, משיקים מנהלים מודלים של למידת מכונה.
הם מהנדסי תוכנה מוכשרים עם הבנה מעמיקה של טכנולוגיות למידת מכונה ושיטות מומלצות.
|
מודל שנפרס עם איכות חיזוי מספקת כדי לעמוד ביעדים העסקיים.
|
| מהנדס מערכות מידע |
מהנדסי נתונים יוצרים צינורות עיבוד נתונים לאחסון, לצבירה ולעיבוד של כמויות גדולות של נתונים. הם מפתחים את התשתית והמערכות לאיסוף ולטרנספורמציה של נתונים גולמיים לפורמטים שימושיים לאימון ולפריסה של מודלים. מהנדסי הנתונים אחראים על הנתונים לאורך כל תהליך הפיתוח של למידת המכונה.
|
צינורות עיבוד נתונים שהותאמו לייצור, עם מעקב והתראות נדרשים.
|
| מהנדס/ת תפעול מפתחים (DevOps) |
מהנדסי DevOps מפתחים, פורסים, משנים את קנה המידה ומנטרים את התשתית להצגת מודלים של למידת מכונה.
|
תהליך אוטומטי להצגת מודלים, מעקב אחריהם, בדיקה שלהם והתראות לגבי ההתנהגות שלהם.
|
בפרויקטים מוצלחים של למידת מכונה יש צוותים שבהם כל התפקידים מיוצגים היטב. בצוותים קטנים יותר, אנשים יצטרכו לנהל את האחריות על כמה תפקידים.
הגדרת שיטות עבודה בצוות
התפקידים, הכלים והמסגרות משתנים מאוד בפיתוח למידת מכונה, ולכן חשוב ליצור שיטות עבודה נפוצות באמצעות תיעוד מעולה של התהליכים. לדוגמה, מהנדס אחד עשוי לחשוב שפשוט קבלת הנתונים הנכונים מספיקה כדי להתחיל לאמן מודל, בעוד מהנדס אחר, אחראי יותר, יאמת שהאנונימיזציה של מערך הנתונים בוצעה בצורה נכונה, ויתעד את המטא-נתונים ואת המקור שלו. חשוב לוודא שהמהנדסים משתפים הגדרות משותפות לתהליכים ולדפוסי תכנון, כדי לצמצם את הבלבול ולהגביר את המהירות של הצוות.
תיעוד תהליכים
במסמכי התהליך צריך להגדיר את הכלים, התשתית והתהליכים שבהם הצוות ישתמש לפיתוח למידת מכונה. מסמכים טובים של תהליכים עוזרים להתאים בין חברי הצוות החדשים לבין חברי הצוות הקיימים. הם צריכים לענות על השאלות מהסוגים הבאים:
- איך נוצרים הנתונים של המודל?
- איך אנחנו בודקים, מאמתים ומציגים את הנתונים באופן חזותי?
- איך משנים תווית או מאפיין קלט בנתוני האימון?
- איך אנחנו מתאימים אישית את צינור עיבוד הנתונים ליצירה, לאימון ולבדיקה של הנתונים?
- איך משנים את ארכיטקטורת המודל כדי להתאים לשינויים בתווית או בתכונות הקלט?
- איך אנחנו מקבלים דוגמאות לבדיקה?
- באילו מדדים נשתמש כדי להעריך את איכות המודל?
- איך אנחנו משיקים את המודלים שלנו בסביבת הייצור?
- איך נדע אם יש משהו לא בסדר במודל שלנו?
- על אילו מערכות קודמות המודלים שלנו תלויים?
- איך אפשר לשמור על ה-SQL ולאפשר שימוש חוזר בו?
שאלות אפשריות נוספות
מודל
האם אפשר לאמן מודלים על מערכי נתונים שונים באותו צינור עיבוד נתונים, למשל לצורך כוונון מדויק?
איך מוסיפים מערך נתונים חדש לבדיקה לצינור עיבוד הנתונים?
הדרכה
איך בודקים את החיזוי של המודל בדוגמה שנוצרה באופן ידני?
איך מוצאים, בודקים ומציגים חזותית דוגמאות שבהן המודל עשה שגיאות?
איך אפשר לקבוע איזו תכונה הייתה אחראית ביותר לחיזוי נתון?
איך אפשר להבין אילו מאפיינים משפיעים בצורה המשמעותית ביותר על התחזיות במדגם נתון?
איך מחשבים או מתכננים תחזיות של מודל על קבוצת נתונים או על דגימה שנבחרו?
איך מחשבים מדדים סטנדרטיים של התחזיות של המודל על קבוצת נתונים שנבחרה?
איך מפתחים ומחשבים מדדים מותאמים אישית?
איך להשוות בין המודל שלי למודלים אחרים במצב אופליין?
האם אפשר לבצע ניתוח מטא של כמה הערכות של מודלים בסביבת פיתוח אחת?
האם אפשר להשוות בין המודל הנוכחי לבין המודל מלפני 10 חודשים?
העברה לייצור, מעקב ותחזוקה
אני חושב שיצרתי מודל טוב. איך אפשר להשיק אותו בסביבת הייצור?
איך מוודאים שהמודל החדש פועל בצורה תקינה בסביבת הייצור?
האם אפשר לקבל את ההיסטוריה של הערכות המודל לאורך זמן?
איך אפשר לדעת אם יש משהו לא בסדר במודל?
הוקצה לי דף/באג עם אזכור של משהו שקשור לדגם.
מה לעשות?
צינורות עיבוד נתונים
SQL
תשתית
תקשורת
חשוב לזכור
מה נחשב ל'שיטות מומלצות ל-ML' יכול להשתנות בהתאם לחברה, לצוות ולאדם. לדוגמה, יכול להיות שחלק מחברי הצוות יבחרו ב-Colab ניסיוני כמסמך המרכזי, בעוד שאחרים ירצו לעבוד ב-R. יכול להיות שחלק מהאנשים מתעניינים בתחום של הנדסת תוכנה, אחרים חושבים שהמעקב הוא הדבר החשוב ביותר, ויש גם אנשים שמכירים שיטות טובות להעברת תכונות לייצור אבל רוצים להשתמש ב-Scala. כל אחד 'צודק' מנקודת המבט שלו, ואם תנהל את התהליך בצורה נכונה, התמהיל יהיה חזק מאוד. אם לא, יכול להיות שזה יהיה מבולגן.
הגדרת הכלים, התהליכים והתשתית שבהם הצוות ישתמש לפני כתיבת שורת הקוד הראשונה יכולה להשפיע על הצלחת הפרויקט. אם לא תעשו זאת, יכול להיות שהפרויקט ייכשל אחרי שנתיים או שהוא יושק לפני המועד המתוכנן.
בגלל הערפול והאי-ודאות הטבועים בלמידת מכונה, מנהלי צוותים צריכים להגדיר ציפיות ברורות ולהגדיר את המשימות שצריך להשלים מראש.
כשמגדירים את הציפיות ואת המוצרים שצריך לספק, חשוב להביא בחשבון איך הם ייבדקו אם הפרויקט או הגישה לא יצליחו. במילים אחרות, חשוב שהביצועים של חברי הצוות לא יהיו קשורים ישירות להצלחת הפרויקט. לדוגמה, לא נדיר שמשתתפי הצוות מבזבזים שבועות על בדיקת פתרונות שלא מצליחים בסופו של דבר. גם במקרים כאלה, הקוד האיכותי, התיעוד המקיף והשיתוף הפעולה היעיל שלהם אמורים לתרום באופן חיובי להערכה שלהם.
בדיקת ההבנה
מהי הסיבה העיקרית לתיעוד מעולה של תהליכים ולקביעת שיטות נפוצות?
להגביר את מהירות הפרויקט.
נכון. תיעוד טוב של התהליכים והגדרת שיטות מומלצות מפחיתים את הבלבול ומפשטים את תהליך הפיתוח.
להגדיר שיטות מומלצות ברחבי החברה.
מכיוון שהפיתוח של למידת מכונה משתנה מפרויקט לפרויקט, בדרך כלל הצוותים מגדירים קבוצות משלהם של שיטות מומלצות כדי לעבוד ביעילות ולהאיץ את הקצב שלהם.
חשוב לוודא שלכל המהנדסים בצוות יש את אותה רמת מומחיות.
בדרך כלל, צוותי למידת המכונה כוללים מהנדסים עם מגוון רחב של כישורים וידע. תיעוד התהליכים עוזר למהנדסים להתאים את עצמם לשיטות המומלצות כדי להגדיל את המהירות שלהם.
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-27 (שעון UTC)."],[[["\u003cp\u003eMachine learning projects necessitate diverse teams with specialized roles like ML product managers, data scientists, and ML engineers, to address various aspects of development and deployment.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eComprehensive process documentation is crucial for ML teams to establish common practices, ensure smooth collaboration, and enhance project velocity by reducing confusion and streamlining workflows.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eProcess documentation should cover key questions regarding data handling, model development, training, evaluation, and productionization to guide the team's approach and decision-making.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eEstablishing clear expectations, deliverables, and evaluation criteria for team members is essential, emphasizing contributions beyond project success due to the inherent uncertainties in ML development.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSuccessful ML teams foster a collaborative environment where diverse perspectives and expertise are valued, enabling efficient problem-solving and innovative solutions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Assembling an ML team\n\nML projects require teams with members who have a range of skills, expertise,\nand responsibilities related to machine learning. These are the most common\nroles found on typical ML teams:\n\n| Role | Knowledge and skills | Main deliverable |\n|----------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------|\n| ML product manager | ML product managers have a deep understanding of ML strengths and weaknesses and the ML development process. They align business problems to ML solutions by working directly with the ML team, end-users, and other stakeholders. They create the product vision, define use cases and requirements, and plan and prioritize projects. | Product requirements document (PRD). |\n| Engineering manager | Engineering managers achieve business goals by setting, communicating, and achieving team priorities. Like ML product managers, they align ML solutions to business problems. They set clear expectations for team members, conduct performance evaluations, and assist with career and professional development. | Design docs, project plans, and performance evaluations. |\n| Data scientist | Data scientists use quantitative and statistical analysis to extract insights and value from data. They help to identify and test features, prototype models, and help with model interpretability. | Reports and data visualizations that answer business questions through statistical analysis. |\n| ML engineer | ML engineers design, build, productionize, and manage ML models. They are strong software engineers with a deep understanding of ML technologies and best practices. | Deployed model with sufficient prediction quality to meet business goals. |\n| Data engineer | Data engineers build data pipelines for storing, aggregating, and processing large amounts of data. They develop the infrastructure and systems for collecting and transforming raw data into useful formats for model training and serving. Data engineers are responsible for the data across the entire ML development process. | Fully productionized data pipelines with the necessary monitoring and alerting. |\n| Developer operations (DevOps) engineer | DevOps engineers develop, deploy, scale, and monitor the serving infrastructure for ML models. | An automated process for serving, monitoring, testing, and alerting on a model's behavior. |\n\nSuccessful ML projects have teams with each role well\nrepresented. In smaller teams, individuals will need to handle the\nresponsibilities for multiple roles.\n\n\nEstablish team practices\n------------------------\n\nBecause the roles, tools, and frameworks vary widely in ML\ndevelopment, it's critical to establish common practices through\nexcellent process documentation. For example, one engineer might\nthink that just getting the right data is sufficient to begin training a model,\nwhile a more responsible engineer will validate that the dataset is anonymized\ncorrectly and document its metadata and provenance. Making sure engineers share\ncommon definitions for processes and design patterns reduces confusion and\nincreases the team's velocity.\n\n### Process documentation\n\nProcess docs should define the tools, infrastructure, and processes the team\nwill use for ML development. Good process docs help align new and current\nteam members. They should answer the following types of questions:\n\n- How is the data generated for the model?\n- How do we examine, validate, and visualize the data?\n- How do we modify an input feature or label in the training data?\n- How do we customize the data generation, training, and evaluation pipeline?\n- How do I change the model architecture to accommodate changes in input features or labels?\n- How do we obtain testing examples?\n- What metrics will we use to judge model quality?\n- How do we launch our models in production?\n- How will we know if something is wrong with our model?\n- What upstream systems do our models depend on?\n- How do I make my SQL maintainable and reusable?\n\n#### More potential questions\n\n**Model**\n\n-\n Can I train models on different datasets in the same\n pipeline, like for fine-tuning?\n\n-\n How do I add a new test dataset to my pipeline?\n\n**Training**\n\n-\n How do I check the model's prediction on a hand-crafted example?\n\n-\n How do I find, examine, and visualize examples where the model made\n mistakes?\n\n-\n How do I determine which feature was most responsible for a given\n prediction?\n\n-\n How do I understand which features have the most impact on\n predictions within a given sample?\n\n-\n How do I compute or plot model predictions on a chosen dataset or\n sample?\n\n-\n How do I compute standard metrics for my model's predictions on a\n chosen dataset?\n\n-\n How do I develop and compute custom metrics?\n\n-\n How do I compare my model with other models offline?\n\n-\n Can I perform meta-analysis for multiple model evaluations in a single\n development environment?\n\n-\n Can I compare the current model with the one from 10 months ago?\n\n**Productionization, monitoring, and maintenance**\n\n-\n I think I created a good model. How can I launch it in production?\n\n-\n How do I verify that my new model is running in production correctly?\n\n-\n Can I get the history of model evaluations over time?\n\n-\n How will I know when something is wrong with the model?\n\n-\n I got assigned a page/bug mentioning something about the model.\n What should I do?\n\n**Pipelines**\n\n-\n How could I customize the data generation/training/evaluation\n pipeline?\n\n-\n When and how should I create a completely new pipeline?\n\n**SQL**\n\n-\n I need SQL to generate some data. Where should I put it?\n\n**Infrastructure**\n\n-\n How does our model serving work? Is there a diagram?\n\n-\n What upstream systems does my model depend on that I should be\n aware of?\n\n**Communication**\n\n-\n I can't figure something out. Who (and how) should I contact?\n\n### Keep in mind\n\nWhat constitutes \"ML best practices\" can differ between companies, teams, and\nindividuals. For\nexample, some team members might consider experimental Colabs as the main\ndeliverable, while others will want to work in R. Some might have a passion for\nsoftware engineering, someone else thinks monitoring is the most important\nthing, yet someone else is aware of good feature productionization practices but\nwants to use Scala. Everyone is \"right\" from their own perspective and if\nsteered correctly, the mix will be a powerhouse. If not, it can be a mess.\n\nEstablishing the tools, processes, and infrastructure the team will use before\nwriting a line of code can be the difference between the project failing after\ntwo years or successfully launching a quarter ahead of schedule.\n\nPerformance evaluations\n-----------------------\n\nDue to the ambiguity and uncertainty inherent in ML, people managers need to set\nclear expectations and define deliverables early.\n\nWhen determining expectations and deliverables, consider how they'll be\nevaluated if a project or approach isn't successful. In other words, it's\nimportant that a team member's performance isn't directly connected to the\nsuccess of the project. For example, it's not uncommon for team members to spend\nweeks investigating solutions that are ultimately unsuccessful. Even in these\ncases, their high-quality code, thorough documentation, and effective\ncollaboration should contribute positively toward their evaluation.\n\n### Check Your Understanding\n\nWhat is the primary reason for having excellent process documentation and establishing common practices? \nIncrease project velocity. \nCorrect. Having good process documentation and establishing common practices reduces confusion and streamlines the development process. \nEstablish best practices across a company. \nBecause ML development varies from project to project, teams typically establish their own sets of best practices to work effectively and increase their velocity. \nEnsure all engineers on the team have the same level of expertise. \nML teams typically have engineers with a variety of skills and knowledge. Process documentation helps engineers align on best practices to increase their velocity."]]
